MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396235159 · doi:10.53555/sfs.v10i1.2643

Ethnographic Approaches In Disaster Management Among Indian States- A Comparative Study

2023· article· en· W4396235159 sur OpenAlexvenueno aff
Resmi V. S, Smitha S, Prof. Asha J.V, Anil A.R

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousTraditional knowledgeEthnographyPreparednessNatural disasterNatural (archaeology)Emergency managementSociologyEnvironmental ethicsPublic relationsPolitical scienceGeographyEnvironmental planningEngineering ethicsEngineeringEcologyAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous knowledge refers to the understandings, skills, and philosophies by societies with long histories of interaction with their natural surroundings. For rural and indigenous peoples, local knowledge informs decisions making about fundamental aspects of day-to-day life. The Indigenous traditional knowledge found in local communities in India is an amalgation of strategies, skills, rules and techniques gained through shared adaptive man- environment interactions to live and survive in the natural way of life. There is much to learn from indigenous and community-based approaches, for the natural disaster preparedness. The people have developed their own strategies and traditional knowledge, and practices provide an important basis for facing even greater challenges of natural disasters. Although their strategies may not succeed completely, they are effective to some extent and that is why the people continue follow those. The present paper tries to explore the Ethnographic approaches in Disaster Management practiced in select Indian States.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,384
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,024 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Survey in Fisheries SciencesMême sujetDisaster Management and ResilienceTravaux en français237 207